## ANALISIS DESA DI KECAMATAN KRANGKENG BERDASARKAN TINGKAT PENDIDIKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Gustino, Tati Suprapti Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Karya Mulya Kec. Kesambi, Kota. Cirebon gustinosaputra08@gmail.com

## ABSTRAK
Tingkat  pendidikan  dapat  menjadi  indikator  kemajuan  suatu  negara  karena    dari  pendidikan  dapat menciptakan  inovasi-inovasi  dari  hasil  ilmu  pengetahuan.  Pemetaan  tingkat  pendidikan  suatu  daerah  memiliki peran  yang  sangat  penting  dalam  mengidentifikasi  tantangan  dan  peluang  pendidikan  yang  perlu  diatasi  dan dimanfaatkan.  Pemetaan  tingkat  pendidikan  dapat  memberikan  gambaran  tentang  kondisi  dan  distribusi masyarakat  yang  memerlukan  penanganan  pendidikan  yang  lebih.  Pemetaan  ini  juga  membantu  dalam perencanaan  jangka  panjang.  Sumber  data  dari  penelitian  ini  bersumber  dari  data  penduduk  di  Kecamatan Krangkeng Tahun 2023. Sumber data yang didapat berupa sumber data set. Sumber data set didapat melalui kantor Kecamatan  Krangkeng  Kabupaten  Indramayu.  Yang  sudah  mendapat  izin  oleh  Kepala  Kantor  Kecamatan Krangkeng.Metode penelitian yang digunakan adalah metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif.  Penelitian kuantitatif  ini  merupakan  penelitian  yang  di  dasarkan  pada  dataset  yang  dianalisis  menggukanakan  analisis deskriptif  untuk  menghitung  jumlah  numerik  setiap  kategori  dan  menggunakan  algoritma  k-means  untuk clustering . Clustering K-Means  mengelompokan  data  dari  tingkat  pendidikan  di  kecematan  krangkeng  dan membaginya  ke  dalam  tiga  klaster  desa.Hasil  dari  pengujian  klastering  K-Means  Desa-desa  di  Kecamatan Krangkeng  berdasarkan  tingkat  pendidikan    menggunakan  Rapid  miner  dihasilkan  kategori  0  Kapringan, Srengseng,  Krangkeng,  Dukuhjati  kategori  1  Kalianyar,  Kedungwungu,  Purwajaya,  Singakerta,  Tegal  Mulya, Tanjakan Kategori 2 Luwung Gesik.
Kata Kunci:, K-Means, Pemetaan , Clustering, Rapid Minner

## 1. PENDAHULUAN
Tingkat  pendidikan  dapat  menjadi  salah  satu indikator  kemajuan  suatu  negara  karena  pendidikan dapat menciptakan inovasi dari hasil ilmu pengetahuan. Inovasi-inovasi tersebut dapat membawa perubahan positif di berbagai sektor seperti ekonomi, teknologi,  kesehatan  dan  lingkungan.  Tingkat pendidikan  yang  merata  dapat  memperkuat  fondasi pembangunan  suatu  negara.  Selain  itu,  tingkat pendidikan  yang  sama  juga  menciptakan  masyarakat yang  lebih  produktif  dan  kompetitif.  Individu  yang memiliki  akses  terhadap  pendidikan  berkualitas cenderung memiliki kesempatan kerja yang lebih baik dan  dapat  memberikan  kontribusi  yang  lebih  efektif terhadap pertumbuhan ekonomi.
Pemetaan  tingkat  pendidikan  di  suatu  daerah mempunyai  peranan  yang  sangat  penting  dalam mengidentifikasi  tantangan  dan  peluang  pendidikan yang perlu diatasi dan dimanfaatkan. Pemetaan tingkat pendidikan  dapat  memberikan  wawasan  mengenai kondisi  dan  sebaran  masyarakat  yang  memerlukan perlakuan pendidikan lebih banyak. Pemetaan ini juga membantu  perencanaan  jangka  panjang.  Dengan memahami tren dan pola pendidikan di suatu wilayah, pemerintah dan lembaga pendidikan dapat merancang strategi untuk memenuhi kebutuhan masa depan. Hal ini termasuk mengembangkan program pelatihan bagi masyarakat. Secara keseluruhan, pemetaan pendidikan merupakan  alat  penting  untuk  mengelola  kebijakan pendidikan  dan  alokasi  sumber  daya.  Hal  ini membantu  menciptakan  masyarakat  yang  terdidik,
terampil  dan  berkelanjutan  yang  akan  membentuk masyarakat yang  siap menghadapi  tantangan. Pemetaan pendidikan memberikan pemahaman mengenai  kondisi  pendidikan  di  suatu  daerah, kesenjangan pendidikan, dan kebutuhan masyarakat.
Rata-rata  lama  sekolah  warga  di  Kabupaten Indramayu hanya mencapai 5,9 tahun. Ini artinya rata- rata  pendidikan  mereka  tak  sampai  lulus  SD. Rendahnya  kesadaran  warga  akan  pentingnya pendidikan  menjadi  salah  satu  penyebabnya.  Hal  itu terlihat  dari  data  BPS  Provinsi  Jawa  Barat, sebagaimana tercantum dalam website https://jabar.bps.go.id.  Dalam  website  itu  disebutkan rata-rata  lama  sekolah  warga  Kabupaten  Indramayu pada  2018  hanya  5,98  tahun.  Berdasarkan  dari  Data Tingkat  Pendidikan  Kepala  Keluarga  (KK)  se Kecamatan Krangkeng Kabupaten Indramayu.[1], ing dibutuhkan  dataset  untuk  dilakukannya  pengujian. Dataset yang di dapat dari website data open jabar dari halaman  (https://opendata.jabarprov.go.id).  Dengan jumlah dataset 27 dari rata-rata setiap atribut dari tahun 2018-2020 dan 28 atribut di antaranya No. Kabupaten Kota,  Anak  Terlantar,  Balita  Terlantar,  Anak Berhadapan  dengan  Hukum,  Anak  Jalanan,  Anak dengan  Kedisabilitasan,  Anak  Korban  Tindak Kekerasan,  Anak  yang  memerlukan  Perlindungan Khusus, Lanjut Usia Terlantar, Penyandang Disabilitas,  Tuna  Susila,  Gelandangan,  Pengemis, Kelompok  Minoritas  (Waria),  Pemulung,  Bekas Warga  Binaan,  Lembaga  Pemasyarakatan,  Orang dengan  HIV/AIDS  (Odha),  Korban  Penyalahgunaan
Napza, Korban Trafficking, Korban Tindak
Kekerasan,  Pekerja  Migrasi  bermasalah  Sosial,
Perempuan Rawan Sosial Ekonomi, Fakir Miskin/Rumah Tangga Miskin, Keluarga Bermasalah Sosial  Psikologi,  Komunitas  Adat  Terpencil,[2] Tujuan penelitian ini adalah untuk memetakan tingkat pendidikan    di  Kecamatan  Krangkeng  Kabupaten Indramayu  Provinsi  Jawa  Barat.  Hasil  yang  ingin dicapai melalui penelitian ini adalah untuk menggolongkan penyebaran   tingkat pendidikan pada setiap  Desa  Di  Kecamatan  Krangkeng.  Desa-desa dengan tingkat pendidikan yang rendah dapat menjadi fokus program peningkatan pendidikan. Penelitian ini juga  dapat  menjadi  acuan  bagi  pemerintah  daerah untuk  mengambil  langkah-langkah  yang  tepat  dalam meningkatkan  tingkat  pendidikan  masyarakat  di Kecamatan Krangkeng.
Proses pengelompokan diperlukan untuk membantu pemerintah menentukan daerah mana  yang memerlukan dukungan berupa dukungan pendidikan. Untuk  itu  penulis  mengusulkan  metode  clustering dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  terhadap jumlah  lulusan  dari  berbagai  jenjang  pendidikan, mulai  dari  SD  hingga  SMP,  dan  dari  SMA  hingga Universitas.  Metode  clustering  menyederhanakan proses  penGelompokan  dan  pembagian  data    tingkat pendidikan tiap desa menjadi tiga cluster. Berdasarkan permasalahan di atas, maka perlu dilakukan penentuan sebaran  tingkat  pendidikan  di  desa-desa    wilayah Kecamatan Klanken. Pemahaman yang lebih mendalam  mengenai  distribusi  ini  akan  memberikan masukan  bagi  rancangan  kebijakan  pendidikan  yang lebih efektif untuk mendistribusikan pendidikan secara adil  di  sub-kabupaten  Klanken  County.  Penulis mengusulkan  judul  penelitian  pemetaan  desa  di Kecamatan  Klanken  berdasarkan  tingkat  pendidikan dengan  menggunakan  algoritma  K-means.Penelitian ini  berfokus  pada  Pemetaan  Desa  Maka  judul penelitian yang dilakukan adalah “Pemetaan Desa Di Kecamatan Krangkeng Berdasarkan Tingkat Pendidikan  Menggunakan  Algoritma  K-means”. Dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu metode cluster ing dengan menggunakan algoritma K- Means dengan nilai k sebanyak 3 klaster yaitu tinggi, sedang dan rendah. Nilai k tersebut mewakili kualitas pendidikan  di  wilayah  tersebut  dan  sekaligus  akan menjadi bantuan kepada pemerintah dalam mempertimbangkan  wilayah  mana  yang  memerlukan bantuan.  Setelah  berhasil  didapatkan  jumlah  anggota pada  tiap cluster ,  selanjutnya  akan  divisualisasikan persebaran data sesuai cluster yang ditentukam dengan plot  pada  software  Rapid  Minner.  Selanjutnya  akan terlihat daftar keanggotaan dari masing-masing cluster yang ditentukan.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3]  Pada penelitian bertajuk “Pengelompokan Jenjang Pendidikan  di  DKI  Jakarta  Tingkat  Kecamatan
Menggunakan Algoritma K-Means”, hasil pengelompokan jumlah lulusan dari  berbagai jenjang pendidikan mulai dari SD, SMP, dan SMA. dijelaskan. SMP/Sederajat, SMA/Sederajat, Diploma I/II, Diploma  III,  Diploma  IV/Strata  I,  Strata  II,    Strata III.Penelitian yang dilakukan oleh
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  Judul penelitian  “Analisis  klasterisasi  K-means  pada pengelompokan  provinsi/kota  di    Nusa  Tenggara Timur berdasarkan indikator pendidikan” memaparkan hasil analisis tersebut.RephraseTerdapat tiga variabel untuk mengelompokkan provinsi/kota di Nusa Tenggara Timur berdasarkan indikator pendidikan:  angka  partisipasi  kasar  ( 𝑋 1),  angka partisipasi  murni  ( 𝑋 2),  dan  angka  partisipasi  murni ( 𝑋 3).Sebelum  menjalankan  pengujian  kluster  K- means,  data  Anda  harus  memenuhi  asumsi  klasik pengelompokan.yaitu  uji  KMO  untuk  menentukan syarat  kecukupan  sampling,  dan  uji  multikolinearitas untuk menguji apakah ada  variabel independen yang mempunyai  kemiripan  antar  variabel  independen lainnya.Data tersebut memenuhi dua asumsi yang ada. Data  dapat  dilanjutkan  dengan  pengujian  cluster  K- Means.
Standarisasi data dilakukan setelah data memenuhi  dua  prasyarat.Standarisasi  data  dilakukan apabila  terdapat  perbedaan  satuan  yang  besar  antar variabel  yang  diteliti.Terlihat  bahwa  variabel  yang digunakan mempunyai satuan yang berbeda- beda.Oleh  karena  itu,  penulis  terlebih  dahulu  ingin melakukan  standarisasi  variabel  yang    digunakan sebelum mengolah datanya.Hasil pengelompokan data kemiskinan  dengan  menggunakan  K-means  adalah klaster wilayah yang tingkat kemiskinannya berada di bawah  risiko  atau  C1  yaitu  Kabupaten  Xiamis, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Pangandaran, Kota Bogor, Kota Sukabumi, Kota  Bandung;  Diperoleh  informasi  tentang  Cirebon Kota dan Depok.Kota, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya,  Kota  Banjar.[5]  Clustering  mengacu pada  pengelompokan  mencatat,  mengamati  atau memperhatikan dan  menggambar kelas objek serupa. cluster merupakan kumpulan rekaman yang mempunyai kesamaan satu sama lain dan berbeda dari entri  di  cluster  lain.  Clustering  berupaya  mempartisi seluruh  koleksi  kepada  kelompok  yang  mempunyai informasi  yang  relatif  sedikit  kesamaan  dimana kesamaan catatan bersama kelompok mempunyai nilai tertinggi namun memiliki kesamaan dengan piring dari kelompok  lain  nilainya  kecil  Clustering  dalam  data mining  berguna  menemukan  pola  distribusi  dalam kumpulan data berguna dalam proses analisis data[6]. Dari  hasil  15  kali  pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan  3  cluster  data  pengujian  yang  berbeda setiap  pengujiannya,  iterasi  paling  sedikit  berhenti  di iterasi ke-4 pada pengujian 1 dengan data uji 2,87, 100 dan pada pengujian 2 dengan data uji 1, 6, 9. Dengan iterasi yang paling banyak berhenti di iterasi ke9 pada pengujian  ke-5  dengan  data  uji  57,  66,  84.  Hasil analisis  performansi  k-means  dari  15  pengujian  dari
setiap uji coba yang dilakukan, diperoleh nilai rata-rata Presicion sebesar 76%,  nilai  Recall  sebesar 76% dan Accuracy  sebesar  81%.    [7]Penelitian  ini  membahas metode  K-means  untuk  mengelompokkan  wilayah sebaran.Sumber  data  penelitian  ini    dikumpulkan berdasarkan dokumen informasi energi yang disiapkan oleh Direktorat Jenderal Bea dan Konsumen Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  dari tahun 2011 hingga 2017 yang mencakup 34 negara bagian.Variabel  yang  digunakan  sebanyak  sebaran berdasarkan wilayah.
Metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan kasus  ini  menggunakan  teknik  data  mining  k-means .Data  diolah  menggunakan  software  RapidMiner sehingga  diperoleh  dua  cluster  yaitu  cluster  dengan tingkat varian tinggi (C1)sebesar  dan cluster dengan tingkat  variance  rendah  (C2).[8]  Dataset    memiliki 495    data    provinsi    yang  missing      value.      Data tersebut   dihapus   dari dataset,  kemudian  memilih atribut    yang    sesuai  dengan      pemodelan.      Dataset juga   dilakukan normalisasi.  Data  yang  digunakan yaitu  total kasus,   total   meninggal,   total   sembuh, total kasus  aktif.  Menambahkan  peluang  kematian (%)  dan  peluang  kesembuhan  (%). [9] Pada   tahap ini      dilakukan      proses      utama      yaitu      segmentasi pengelompokan data
kependudukan.Berikut merupakan  penerapan  algoritma  k-means  dengan asumsi  bahwa parameter  input  adalah  jumlah  dataset sebanyak  n  data  dan  jumlah inisialisasi centroid k adalah    2.    Data    yang    diambil    untuk    penelitian berjumlah  823 data.[10] Ada berbagai jenis algoritma clustering,  seperti  k-means  dan  kmedoid.  K-Means Algoritma  K-means    merupakan  algoritma  clustering yang mengelompokkan data berdasarkan  pusat cluster (centroid) yang paling dekat dengan data.Ciri lainnya adalah mengelompokkan data    dengan  cara memaksimalkan  kesamaan  data  dalam  cluster  dan meminimalkan  kesamaan  data  antar  cluster.Menurut penelitian  yang  dilakukan  (Wu  et  al.,2008)  dan (Macqueen, 1967), pengelompokan data menggunakan K-means cepat dan mudah.
Di  sisi  lain,  k-Medoids  menggunakan  medoid (median),  yang  menentukan  objek  terjauh  dari  pusat cluster  untuk  menentukan  perbedaan  antara  setiap objek,  daripada  menentukan  nilai  rata-rata  objek dalam  cluster  sebagai  titik  referensi.  Minimalkan jumlahnya.  titik  acuan  Keuntungan  clustering memungkinkan  peneliti  membuat  perbandingan menggunakan  dataset  yang  sama.Hal  ini  juga  sangat penting  ketika  menetapkan  kebijakan  di  perusahaan atau  organisasi  Anda.Karena  dapat  menentukan keberlangsungan suatu organisasi atau perusahaan.Studi  ini  membandingkan  kumpulan  data yang terdiri dari hasil survei terhadap 4.444 pelanggan minuman teh di Thailand.[11] 2.2. K-Means K-Means merupakan suatu metode pengelompokan data menjadi dua kelompok atau lebih .Algoritma  K-means  merupakan  teknik  analisis kelompok  yang  membagi  objek  penelitian  menjadi
kelompok.Setiap subjek yang  diamati termasuk dalam kelompok data dengan nilai rata-rata yang berdekatan satu  sama  lain.Secara  opsional,  K  digunakan  untuk total konstanta pengelompokan  dan mean berarti rata- rata  kumpulan  data  .Oleh  karena  itu,  K-means cluster ing  merupakan  teknik  analisis  data  yang menggunakan  sistem  partisi  untuk  mengelompokkan data.    K-means  mengelompokkan  data  yang  berupa satu  atau    lebih cluster ,  atau  kelompok  data  yang mempunyai karakteristik yang sama, menjadi cluster , sehingga  menghasilkan  kelompok  data  non-hierarki dimana  data  yang  sama    dan  karakteristik  kelompok yang berbeda membentuk kelompok yang berbeda.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif. Penelitian kuantitatif ini merupakan penelitian yang di dasarkan pada dataset yang dianalisis menggukanakan analisis deskriptif  untuk  menghitung jumlah  numerik setiap  kategori  dan  menggunakan  algoritma  k-means untuk  clusteing.    Dalam  upaya  mengumpulkan  data dan  menganalisis  data  penulis  menggunakan  tahapan penelitian sebagai berikut:
Gambar  1. Metode Penelitian
Dari  Gambar  1  tentang  metode  penelitian  dapat dijelaskan sebagai beriku a. Identifikasi Masalah Melakukan observasi secara langsung mengenai masalah  yang  terjadi  Di  Kecamatan  Krangkeng terutama Tingkat Pendidikan.
b. Literature Review Mencari  referensi  dari  artikel  atau  jurnal terdahulu  dalam  jangka  waktu  5  tahun kebelakang .
c. Pengumpulan Data Mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan  untuk penelitian berupa dataset.
d. Data Preprocessing Tugas    dari  prapemrosesan  data  adalah  untuk meningkatkan  kualitas  data  dan  memastikan bahwa  data  tersebut  sesuai  untuk  tugas  spesifik yang ada.
e. Data Mining
 Cleansing Data (pembersihan) pada tahap   ini dataset  yang  berisi  berbagai  data  hanya diambil nama, tingkat pendidikan, dan desa
 Pivoting  Data,  tahap  bertujuan  untuk menghitung  data  tingkat  pendidikan  pada setiap desa
 Analisis  Deskriptif    pada  bagian  ini meringkas  data  hasil  pivoting  sehingga berkembang dan memenuhi kondisi data yang dibutuhkan untuk analisis data selanjutnya
 Cluster ing  algoritma  k-means,  penerapan algoritma  k-means  untuk  mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan.

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data  dari  penelitian  ini  bersumber  dari data penduduk di Kecamatan Krangkeng Tahun 2023. Sumber  data  yang  didapat  berupa  sumber  data  set. Sumber  data  set  didapat  melalui  kantor  Kecamatan Krangkeng  Kabupaten  Indramayu.  Yang  sudah mendapat  izin  oleh  Kepala  Kantor  Kecamatan Krangkeng.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  selulruh masyarakat  Desa  yang  ada  di  Kecamatan  Krangkeng yang  teradata.  Metode  pengambilan  sampel  yang digunakan dalam penelitian ini ialah Quota Sampling, yaitu  metode  Populasi  dibagi  menjadi  kelompok berdasarkan karakteristik tertentu, dan jumlah sampel diambil  dari  setiap  kelompok  berdasarkan  kuota tertentu.  Yang  mana  dalam  penelitian  ini  terdapat  2 atribut,  yaitu  berdasarkan  nama  desa,  tingkat pendidikan.(  Tidak/Belum  Sekolah,  Tidak  Tamat SD/Sederajat,  Tamat  SD/Sederajat,  SLTP/Sederajat, SLTA/Sederajat, Diploma I/II, Diploma III, DiplomaIV/Strata I, Strata II, Strata III

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Data  sekunder  teknik  pengumpulan  data  di dapatkan  dari  observasi  yang  sudah  dilakukan meliputi:
a. Mendatangi kantor Kecamatan Krangkeng  untuk dimintai  data  penduduk  masyarakat  Kecamatan Krangkeng.
b. Hasil dari pengumpulan data lalu disimpan dalam bentuk excel.

## 3.4. Teknik Analisi Data
Metode  analisis  data  penelitian  menggunakan proses  KDD  dan  menggunakan  algoritma  K-means untuk cluster ing.  Penggunaan  proses  KDD  bekerja sedemikian  rupa  sehingga  tahapan-tahapan  yang dilakukan berlangsung secara sistematis.
Gambar  2. Proses KDD
Proses  Knowledge  Discovery  Database  (KDD) secara umum dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Data Selection
Sebelum  tahap  data  mining,  perlu  dilakukan terlebih  dahulu  tahap  pemilihan  data  dengan menyajikan  data  asli.  Data  yang  telah  dipilih disimpan  dalam  file  terpisah  dari  database operasional.Pre-processing/Cleaning Penyeleksian data yang bisa dipakai. Pembersihan data meliputi: menghapus duplikasi data, mengecek data inkonsisten dan membetulkan kesalahan data.
b. Transformastion Proses  transformasi  informasi  terpilih  ke  dalam wujud  mining  procedure,  sehingga  informasi tersebut  cocok  buat  proses  informasi  mining ialah proses kreatif serta sangat bergantung pada tipe ataupun pola data yang hendak dicari dalam basis informasi.
c. Data Mining Berbagai macam metode digunakan dalam tahap ini  untuk  mengekstrak  pola-pola  potensial menghasilkan  data  yang  berguna.  Data  mining ialah  proses  mencari  pola  ataupun  informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan metode ataupun tata cara tertentu. Metode, tata cara, ataupun algoritma dalam data mining  sangat  bermacam-  macam.  Pemilihan metode  ataupun  algoritma  dalam  informasi mining sangat bermacam- macam. Pemilihan tata cara  ataupun  algoritma  yang  pas  sangat tergantung pada tujuan serta proses KDD secara totalitas.
d. Evaluation Dalam  tahap  ini,  pola  pola  yang  telah diidentifikasi  dari  proses  data  mining  butuh ditampilkan  dalam  wujud  yang  mudah  untuk dipahami oleh pihak yang berkepentingan.
e. Knowlegde Tahap paling akhir dalam KDD adalah data-data yang sudah diproses divisuallisasikan agar lebih mudah dipahami oleh pengguna dan diharapakan bisa  diambil  tindakan  berdasarkan  analisi. Presentasi  data  mining  yang  mudah  dipahami oleh  semua  orang  adalah  tahapan  yang diperlukan dalam data mining.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
4.4.1. Data Selection
Pada tahap ini di lakukan data selection tahapan ini bertujuan untuk memilih data yang akan digunakan dalam proses proses Analisis melalui Micrososft Excel pada  proses  penelitian  menggunakan  data  penduduk Desa  Kexamatan  Krangkeng  Kabupaten  Indramayu Tahun  2023  yang  digunakan  dalam  proses      data mining menganalisis penduduk berdasarkan pendidikan.
Gambar  3. Data Selection

## 4.4.2. Pivoting Data
Pivoting data adalah proses mengubah data dari format panjang ke format lebar dan sebaliknya.Proses ini  umum  terjadi  dalam  analisis  data  dan  sering digunakan  untuk  mengatur  ulang  data  guna pemahaman dan yang lebih dalam visualisasi.Metode spesifik untuk memutar data bergantung pada alat atau bahasa pemrograman yang di gunakan.
Gambar  4. Pivoting Data
4.4.3. Data Transformation pada  tahap  ini  melibatkan  proses  transformasi data  ke  dalam    format  yang  sesuai  untuk  diproses dalam  data  mining.Tujuannya  untuk  memudahkan penyesuaian algoritma dan alat yang digunakan dalam penelitian,  khususnya  data  yang  diproses  oleh RapidMiner.Selama  fase  konversi,  atribut  number digunakan  untuk  menggantikan fungsionalitas atribut periode.
Gambar  5. Data Transformation
4.4.4. Data Mining
a. Operator Performance
Tahap  ini  merupakan  proses  pengolahan  data yang  menggunakan  metode  tertentu  untuk memperoleh  informasi  dan  wawasan.  Metode yang  digunakan  adalah cluster ing  dengan algoritma    k-means.  pengolahan  data  dilakukan dengan  menggunakan  rapid  minerDisini  tahap pertama dari proses cluster ing  K-means adalah menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk.Penentuan  jumlah cluster dilakukan dengan  menggunakan  oprator  perfomance  yang menentukan  jumlah cluster optimal  yang  akan dibentuk.
Gambar  6. Opertator Performance
b. Proses  Pengolahan  DataCluster yang  dibentuk yaitu  3 cluster ,  diantaranya cluster rendah  (C0) yang  menunjukkan  pendidikan  rendah  rendah, cluster sedang  (C1)  menunjukkan  pendidikan sedang, dan cluster tinggi (C2) .
Gambar  7. Proses pengolahan data
4.4.5. Cluster Model
Cluster yang  dibentuk  yaitu  3 cluster , diantaranya cluster rendah  (C0)  yang  menunjukkan pendidikan  rendah  rendah, cluster sedang  (C1) menunjukkan  pendidikan  sedang,  dan cluster tinggi (C2)
NAMA PDDK_AKHIR NAMA_KEL A.D.ROHIM Tamat SD/Sederajat KRANGKENG A.INATUL LAYYINAH Tamat SD/Sederajat KRANGKENG A.JAMALUDIN AL MAKBUL Tamat SD/Sederajat KRANGKENG A.KHOERUL MUBAROK Tamat SD/Sederajat KRANGKENG A.MAULANA Tamat SD/Sederajat KRANGKENG AAM AMINAH Tamat SD/Sederajat KRANGKENG AAN ANISAH Tamat SD/Sederajat KRANGKENG AAN KURNIAWAN Tamat SD/Sederajat KRANGKENG AB. KODIR BIN WARMAN Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABD.AJIZ Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABD.RAHMAN Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABDUL AZIZ Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABDUL BARI BIN SARWAN Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABDUL BASIT Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABDUL BASIT Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABDUL BASIT BIN H. SHOL Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABDUL CARIM BIN WARIYAN Tamat SD/Sederajat KRANGKENG ABDUL DULIMAN Tamat SD/Sederajat KRANGKENG

## Gambar  8. Cluster Model

## 4.4.6. Hasil Clustering K-Means
Pada  tahap  ini  adalah  hasil  dari  proses pengelompokan  pada  operator Cluster dengan menggunakan  Algoritma    K-means  Aplikasi  Data mininng  rapid  minner  yang  mana  tergolong  ada  3 cluster rendah, sedang, tinggi.
Gambar  9. Hasil clustering

## 4.4.7. Evaluasi
Dalam  tahap  ini  data  di  evaluasi  untuk memastikan tingkat keakuratan dalam proses cluster ing.  Evaluasi cluster ing  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengetahui  seberapa  baik  kualitas  dari hasil cluster ing.  Pada  penelitian  ini,  evaluasi  hasil cluster ing  yang  digunakan  adalah  Davies  Bouldin Index  untuk  mengetahui  jumlah cluster yang  paling optimal.  Evaluasi  dengan  menggunakan  Davies Bouldin  Index  ini  memiliki  skema  evaluasi  dari internal cluster ,  dimana  baik  atau  tidaknya  hasil cluster dilihat dari kuantitas dan kedekatan antar data hasil cluster .  Evaluasi  dilakukan  di  software Rapidminer  dengan  operator Cluster Distance Performance  dengan  percobaan  pertama  dengan  2 cluster dan percobaan kedua dengan 3 cluster .
Gambar  10. Performance (K)=2
Gambar  11. Performance (K)=3
4.2. Pembahasan a. Penerapan algoritma K-Means pengelompokan anggota Penerapan algoritma K-Means pada
pengelompokan  anggota  menggunakan  Metode \\K-Means  dan  aplikasi  rapid  miner  langkah pertama yaitu upload dataset yang berjumlah 11 Desa  87,  303  penduduk  ke  dalam  rapid  miner, kemudian  langkah  kedua  tentukan  jumlah klaster,  Pada  langkah  kedua  saya  memilih  3 Cluster Rendah, Sedang, Tinggi. langkah ketiga hasil  dari  Penerapan  algoritma  K-Means  pada pengelompokan anggota dengan hasil penelitian Dukuhjati,  Kapringan,  Krangkeng,  Srengseng tergolong  pada  cluster  0  selanjutnya  Kalianyar, Kedungwungu, Purwajaya, Singakerta,
Tanjakan,  tegal  Mulya  tergolong  kelompok  1 Lalu Luwung gesik masuk pada clsuter 2. Tahap selanjutnya  adalah  setelah  semua  proses  data mining  sudah selesai dilakukan, akan dibuatkan sebuah peta  dalam bentuk visualisasi pemetaan menggunakan  QGIS.  Hasil  dari  pengklasteran pada  proses  modeling  dilakukan  visualiasi berupa  pemetaan  menggunakan  QGIS  agar mudah dipahami dalam Peta Desa di Kecamatan Krangkeng Berdasarkan Tingka Pendidikan.
Gambar 12. Peta Kec. Krangkeng
b. Evaluasi data Clustering Pada tahap evaluasi peneliti membahas hasil DBI Pada  tahap  evaluasi,  peneliti  membahas  hasil DBI  (Davies-Bouldin  Index)  untuk  mengukur sejauh  mana  kualitas  klastering  yang  telah dilakukan.  Hasil  DBI  memberikan  gambaran tentang seberapa baik klaster-klasternya terbentuk dan  seberapa jelas batas antar-klaster. Selain  itu,  peneliti  juga  dapat  mengevaluasi apakah jumlah klaster yang dipilih telah optimal atau  masih  memerlukan penyesuaian.  hasil  DBI melibatkan  interpretasi  terhadap  nilai  yang diperoleh.  Jika  nilai  DBI  mendekati  nol,  itu menunjukkan  bahwa  klaster-klasternya  sangat baik  terbentuk  dengan  batas  antar-klaster  yang jelas.  Sebaliknya,  nilai  DBI  yang  tinggi  dapat mengindikasikan  adanya  tumpang  tindih  antar- klaster atau ketidakjelasan  batas cluster Setelah  dilakukan  proses  evaluasi  didapatkan tingkat performance pada K(2) = -0.582,  K(3) = -0.422. K(4) = -0,792  K(5) =  -0.487,  K(6) =  - 0.477  sehingga  dipilih  K  yang  akan  digunakan yaitu  K=3  karena  nilai  yang  paling  mendekati nol.
c. Hasil analisis cluster Dari  hasil  analisis  klaster,  klaster  0  yang merupakan  tingkat  sekolah  dasar  memiliki  nilai rata-rata yang lebih tinggi dibandingkan dengan klaster  lainnya,  dan  klaster  1  yang  merupakan tingkat  sekolah  menengah  atas  memiliki  nilai rata-rata yang lebih tinggi dibandingkan dengan klaster lainnya.Selain itu, Klaster 2 berada pada tingkat Strata III.Ini memiliki nilai rata-rata yang lebih tinggi dibandingkan cluster lainnya.Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  proses  clustering  data  tingkat pendidikan    Kecamatan  Krangkeng  tahun  2023 berjumlah 11 desa dan 3 cluster, sehingga cluster 0  berjumlah  4  desa,  maka  dapat  disimpulkan cluster 1 mencakup total empat desa.Dari keenam desa tersebut, termasuk klaster 2 yang berjumlah satu desa.Berdasarkan hasil analisis klaster yang dilakukan diketahui bahwa klaster 2 merupakan kelompok desa dengan tingkat pendidikan tinggi, sedangkan  klaster  0  merupakan  kelompok  desa dengan  tingkat  pendidikan    rendah.Setelah dilakukan implementasi dan diskusi, disimpulkan bahwa kelompok Cluster 0 memerlukan pertimbangan khusus berupa
dukungan pendidikan dari pemerintah  agar tidak tertinggal dengan daerah lain.
Berdasarkan nilai rata-rata perbandingan karakteristik  gambar  13    bahwa  cluster  0 mempunyai  karakteristik  Belum  sekolah,Tidak Tamat SD/sederajat, Tamat SD/Sederajat, Tamat SLTP/Sederajat,  Diploma  IV/Strata  1,  Strata  2 mempunyai  nilai  rata-ratanya  lebih  tinggi  dari pada  cluster  lainya,    Sedangkan  Cluster  1  nilai rata-  rata  Tingkat  SLTA      Diploma  I/II  lebih
tinggi dari pada cluster lainya, selanjutnya cluster 2 pada tingkat Strata III nilai rata-rata nya lebih tinggi dari pada cluster-cluster lainya.
Gambar 13. Perbandingan karakteristik

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  proses clustering  data  tingkat  pendidikan    Kecamatan Klanken tahun 2023 berjumlah 11 desa dan 3 cluster, sehingga  anggota  cluster  0  berjumlah  4  desa, cluster.Dapat kita simpulkan bahwa 1 memiliki total 4 anggota.Dua  dari  enam  desa  dan  klaster  memimpin total satu desa.Berdasarkan hasil analisis klaster yang dilakukan  diketahui  bahwa  klaster  2  merupakan kelompok  desa  dengan  tingkat  pendidikan  tinggi, sedangkan klaster 0 merupakan kelompok desa dengan tingkat pendidikan rendah.Setelah dilakukan implementasi  dan  diskusi,  disimpulkan  bahwa kelompok  Cluster  0    memerlukan  pertimbangan khusus  berupa  dukungan  pendidikan  dari  pemerintah agar tidak tertinggal dengan daerah lain.
Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  menyadari adanya  kekurangan  pada  penelitian  ini,  karna keterbatasan  baik  dalam  perihal  waktu  ataupun pengetahuan. Dalam rangka memperbaiki kekurangan serta  guna  penyempurnaan  penelitian  ini  maka memberikan  beberapa  saran  sebagai  berikut  : Penelitian ini dapat di kembangkan lagi bukan hanya megacu  pada  tingkat  pendidikan  tapi  bisa  juga dikembangkan  lagi  seperti  prediksi  bantuan  sosial pada penduduk  kecamatan krangkeng,  Pada penelitian selanjutnya bisa menggunakan dataset yang jauh lebih banyak lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  E.  Asidah,  “Pernyataan  Mengenai  Skripsi  Dan Sumber Informasi,” sidayu.indramayukab.go.id , vol.  1,  no.  2,  pp.  105–112,  2019,  [Online]. Available: https://sidayu.indramayukab.go.id/assets/resume /ANWAR_ASAI_118090120_SKRIPSI_eka.pd f
[2]  L. Rohmaniah, A. Faqih, and T. Suprapti, “Vol . 15  No  .  1  September  2022  ISSN :  1979-8415 JAWA BARAT MENGGUNAKAN K-MEANS DAN  FUZZY  C-MEANS  ISSN :  1979-8415,” vol. 15, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[3]  R.  Kurniawan,  M.  M.  M.  Mukarrobin,  and  M. Mahradianur,  “KLASTERISASI  TINGKAT
PENDIDIKAN  DI  DKI  JAKARTA  PADA TINGKAT  KECAMATAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS,” Technol.  J.  Ilm. , vol. 12, no. 4, p. 234, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i4.5633.
[4]  C.  Kamila,  “Systematic  Literature  Review: Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Clustering di Indonesia dalam Bidang Pendidikan,” Intech ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  19–24, 2021, doi: 10.54895/intech.v2i1.866.
[5]  N.  Bloom  and  J.  Van  Reenen,  “Clustering Pemetaan Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Jawa Barat  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” NBER  Work.  Pap. ,  vol.  9,  no.  2,  p.  89,  2023, [Online]. Available: http://www.nber.org/papers/w16019
[6]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin, “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7]  R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N. Azizah, “Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor,” INFORMAL Informatics J. , vol.
5, no. 1, p. 10, 2020, doi:
10.19184/isj.v5i1.17071.
[8]  C.  Astria,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  and  E. Irawan, “Metode K-Means pada Pengelompokan Wilayah  Pendistribusian  Listrik,” Semin.  Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 306–312, 2019, [Online]. Available: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/issue/archivePage%7 C306
[9]  T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 156–165, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.
[10]  D.  Bahtiar et  al. ,  “PEMETAAN  PENDUDUK PENERIMA BANTUAN SOSIAL DESA
WARU JAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING,” 2023. [Online]. Available:
http://pijarpemikiran.com/index.php/Scientia
[11]  A.  Amalia,  D.  R.,  Narasatu,  R.,  Faqih, “Perbandingan Hasil Klasifikasi Rasa Minuman Thai Tea yang Paling Digemari Menggunakan K- means  dan  K-medoids,” Pros.  Semin.  Nas.
Unimus , vol. 2, pp. 401–407, 2019.